基于部分岭估计的Zernike模式法人眼波前像差重建

摘要：

为了提高自适应光学系统中人眼波前像差的重建精度，进而提高自适应光学图像中的点扩散函数重建精度，提出了一种基于部分岭估计的Zernike模式前重建算法。首先，基于Zernike模式波前重建模型，分析了常用的模式系数求解方法；其次，在最小均方误差意义下，将部分岭估计的概念引入到自适应光学系统的波前重建算法中，通过确定最优岭估计参数来改善最小二乘估计的奇异性，从而抑制波前探测中测量误差的进一步被放大；最后，讨论了在波前斜率误差的影响下由两种算法所产生的误差大小。仿真实验结果表明：在波前重建算法中引入部分岭估计可有效减小模式系数的均方误差，相对于奇异值分解法减小了8%~10%，在波前探测测量误差增大的情况下，部分岭估计的波前重建精度要高于最小二乘估计法，有利于自适应光学后期中基于波前探测的图像复原研究。

关键词：自适应光学、波前像差重建、部分岭估计、最小二乘估计

分类号：TP391;TN249(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863高技术研究发展计划资助项目2006AA020804；2012江苏省产学研联合创新基金前瞻性联合研究项目BY2012009资助课题；2012年江苏省自然科学基金BK2012380资助课题。

在线出版日期：2013-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：9-15